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Enregistrement W6932059396 · doi:10.5683/sp3/eylz18

Canadian Community Health Survey, 2017-2018: Annual Component

2018· dataset· en· W6932059396 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity healthMicrodata (statistics)Population healthGovernment (linguistics)HRHISHealth careHealth policyPublic health informaticsPublic healthData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1991, the National Task Force on Health Information cited a number of issues and problems with the health information system. To respond to these issues, the Canadian Institute for Health Information (CIHI), Statistics Canada and Health Canada joined forces to create a Health Information Roadmap. From this mandate, the Canadian Community Health Survey (CCHS) was conceived. The CCHS is a cross-sectional survey that collects information related to health status, health care utilization and health determinants for the Canadian population. The survey is offered in both official languages. It relies upon a large sample of respondents and is designed to provide reliable estimates at the health region level every 2 years. The CCHS has the following objectives: - Support health surveillance programs by providing health data at the national, provincial and intra-provincial levels; - Provide a single data source for health research on small populations and rare characteristics; - Timely release of information easily accessible to a diverse community of users; - Create a flexible survey instrument that includes a rapid response option to address emerging issues related to the health of the population. The CCHS produces an annual microdata file and a file combining two years of data. The CCHS collection years can also be combined by users to examine populations or rare characteristics. The primary use of the CCHS data is for health surveillance and population health research. Federal and provincial departments of health and human resources, social service agencies, and other types of government agencies use the information collected from respondents to monitor, plan, implement and evaluate programs to improve the health of Canadians. Researchers from various fields use the information to conduct research to improve health. Non-profit health organizations and the media use the CCHS results to raise awareness about health, an issue of concern to all Canadians. The survey began collecting data in 2001 and was repeated every two years until 2005. Starting in 2007, data for the Canadian Community Health Survey (CCHS) were collected annually instead of every two years. While a sample of approximately 130,000 respondents were interviewed during the reference periods of 2001, 2003 and 2005, the sample size was changed to 65,000 respondents each year starting in 2007. In 2012, CCHS began work on a major redesign project that was completed and implemented for the 2015 cycle. The objectives of the redesign were to review the sampling methodology, adopt a new sample frame, modernize the content and review the target population. Consultations were held with federal, provincial and territorial share partners, health region authorities and academics. As a result of the redesign, the current CCHS has a new collection strategy, is drawing the sample from two different frames and has undergone major content revisions. With all these factors taken together, caution should be taken when comparing data from previous cycles to data released for the 2015 cycle onwards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,024
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,016

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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